Машинное обучение
#video
🎥 Лекция 1 | Машинное обучение | Сергей Николенко | Лекториум
👁 2 раз ⏳ 5396 сек.
🎥 Лекция 2 | Машинное обучение | Сергей Николенко | Лекториум
👁 1 раз ⏳ 4251 сек.
🎥 Лекция 3 | Машинное обучение | Сергей Николенко | Лекториум
👁 1 раз ⏳ 3352 сек.
🎥 Лекция 4 | Машинное обучение | Сергей Николенко | Лекториум
👁 1 раз ⏳ 6109 сек.
🎥 Лекция 5 | Машинное обучение | Сергей Николенко | Лекториум
👁 1 раз ⏳ 5170 сек.
🎥 Лекция 6 | Машинное обучение | Сергей Николенко | Лекториум
👁 1 раз ⏳ 5297 сек.
#video
🎥 Лекция 1 | Машинное обучение | Сергей Николенко | Лекториум
👁 2 раз ⏳ 5396 сек.
Лекция 1 | Курс: Машинное обучение | Лектор: Сергей Николенко | Организатор: Математическая лаборатория имени П.Л.Чебышева СПбГУ
Смотрите это виде...🎥 Лекция 2 | Машинное обучение | Сергей Николенко | Лекториум
👁 1 раз ⏳ 4251 сек.
Лекция 2 | Курс: Машинное обучение | Лектор: Сергей Николенко | Организатор: Математическая лаборатория имени П.Л.Чебышева СПбГУ
Смотрите это виде...🎥 Лекция 3 | Машинное обучение | Сергей Николенко | Лекториум
👁 1 раз ⏳ 3352 сек.
Лекция 3 | Курс: Машинное обучение | Лектор: Сергей Николенко | Организатор: Математическая лаборатория имени П.Л.Чебышева СПбГУ
Смотрите это виде...🎥 Лекция 4 | Машинное обучение | Сергей Николенко | Лекториум
👁 1 раз ⏳ 6109 сек.
Лекция 4 | Курс: Машинное обучение | Лектор: Сергей Николенко | Организатор: Математическая лаборатория имени П.Л.Чебышева СПбГУ
Смотрите это виде...🎥 Лекция 5 | Машинное обучение | Сергей Николенко | Лекториум
👁 1 раз ⏳ 5170 сек.
Лекция 5 | Курс: Машинное обучение | Лектор: Сергей Николенко | Организатор: Математическая лаборатория имени П.Л.Чебышева СПбГУ
Смотрите это виде...🎥 Лекция 6 | Машинное обучение | Сергей Николенко | Лекториум
👁 1 раз ⏳ 5297 сек.
Лекция 6 | Курс: Машинное обучение | Лектор: Сергей Николенко | Организатор: Математическая лаборатория имени П.Л.Чебышева СПбГУ
Смотрите это виде...Vk
Лекция 1 | Машинное обучение | Сергей Николенко | Лекториум
Лекция 1 | Курс: Машинное обучение | Лектор: Сергей Николенко | Организатор: Математическая лаборатория имени П.Л.Чебышева СПбГУ Смотрите это виде...
рименение R для утилитарных задач
#Data Mining
Хороший инструмент + наличие навыков работы с ним, что достигается путем практики, позволяет легко и элегантно решать множество различных «как бы» нетипичных задач. Ниже пара подобных примеров. Уверен, что многие могут этот список расширить.
https://habr.com/ru/post/464849/
🔗 Применение R для утилитарных задач
Хороший инструмент + наличие навыков работы с ним, что достигается путем практики, позволяет легко и элегантно решать множество различных «как бы» нетипичных зад...
#Data Mining
Хороший инструмент + наличие навыков работы с ним, что достигается путем практики, позволяет легко и элегантно решать множество различных «как бы» нетипичных задач. Ниже пара подобных примеров. Уверен, что многие могут этот список расширить.
https://habr.com/ru/post/464849/
🔗 Применение R для утилитарных задач
Хороший инструмент + наличие навыков работы с ним, что достигается путем практики, позволяет легко и элегантно решать множество различных «как бы» нетипичных зад...
Хабр
Применение R для утилитарных задач
Хороший инструмент + наличие навыков работы с ним, что достигается путем практики, позволяет легко и элегантно решать множество различных «как бы» нетипичных задач. Ниже пара подобных примеров....
Visualizing Eigenvalues and Eigenvectors
🔗 Visualizing Eigenvalues and Eigenvectors
Eigenvalues and Eigenvectors are a very important concept in Linear Algebra and Machine Learning in general. In my previous article, I’ve…
🔗 Visualizing Eigenvalues and Eigenvectors
Eigenvalues and Eigenvectors are a very important concept in Linear Algebra and Machine Learning in general. In my previous article, I’ve…
Medium
Visualizing Eigenvalues and Eigenvectors
Eigenvalues and Eigenvectors are a very important concept in Linear Algebra and Machine Learning in general. In my previous article, I’ve…
15 книг по машинному обучению для начинающих
Сделал подборку книг по Machine Learning для тех, кто хочет разобраться, что да как.
Добавляйте в закладки и делитесь с коллегами!
https://habr.com/ru/post/464871/
🔗 15 книг по машинному обучению для начинающих
Сделал подборку книг по Machine Learning для тех, кто хочет разобраться, что да как. Добавляйте в закладки и делитесь с коллегами! Книги по машинному обучению...
Сделал подборку книг по Machine Learning для тех, кто хочет разобраться, что да как.
Добавляйте в закладки и делитесь с коллегами!
https://habr.com/ru/post/464871/
🔗 15 книг по машинному обучению для начинающих
Сделал подборку книг по Machine Learning для тех, кто хочет разобраться, что да как. Добавляйте в закладки и делитесь с коллегами! Книги по машинному обучению...
Хабр
15 книг по машинному обучению для начинающих
Сделал подборку книг по Machine Learning для тех, кто хочет разобраться, что да как. Добавляйте в закладки и делитесь с коллегами! Книги по машинному обучению на русском 1. «Математические основы...
Eric Weinstein: Struggle Mightily but Give Yourself a Break | AI Podcast Clips
🔗 Eric Weinstein: Struggle Mightily but Give Yourself a Break | AI Podcast Clips
This is a clip from a conversation with Eric Weinstein on the Artificial Intelligence podcast. You can watch the full conversation here: http://bit.ly/2Hp8due If you enjoy these, consider subscribing, sharing, and commenting below. Full episode: http://bit.ly/2Hp8due Full episodes playlist: http://bit.ly/2EcbaKf Clips playlist: http://bit.ly/2JYkbfZ Podcast website: https://lexfridman.com/ai Eric Weinstein is a mathematician, economist, physicist, and managing director of Thiel Capital. He formed the "int
🔗 Eric Weinstein: Struggle Mightily but Give Yourself a Break | AI Podcast Clips
This is a clip from a conversation with Eric Weinstein on the Artificial Intelligence podcast. You can watch the full conversation here: http://bit.ly/2Hp8due If you enjoy these, consider subscribing, sharing, and commenting below. Full episode: http://bit.ly/2Hp8due Full episodes playlist: http://bit.ly/2EcbaKf Clips playlist: http://bit.ly/2JYkbfZ Podcast website: https://lexfridman.com/ai Eric Weinstein is a mathematician, economist, physicist, and managing director of Thiel Capital. He formed the "int
YouTube
Eric Weinstein: Struggle Mightily but Give Yourself a Break | AI Podcast Clips
This is a clip from a conversation with Eric Weinstein on the Artificial Intelligence podcast. You can watch the full conversation here: http://bit.ly/2Hp8due If you enjoy these, consider subscribing, sharing, and commenting below.
Full episode: http://bit.ly/2Hp8due…
Full episode: http://bit.ly/2Hp8due…
Sparkify user churn prediction using PySpark
Predicting music streaming service user churn on local machine and AWS EMR.
https://medium.com/@jiewwantan/sparkify-user-churn-prediction-using-pyspark-32be364e8296?source=topic_page---------6------------------1
🔗 Sparkify user churn prediction using Pyspark
Predicting music streaming service user churn on local machine and AWS EMR.
Predicting music streaming service user churn on local machine and AWS EMR.
https://medium.com/@jiewwantan/sparkify-user-churn-prediction-using-pyspark-32be364e8296?source=topic_page---------6------------------1
🔗 Sparkify user churn prediction using Pyspark
Predicting music streaming service user churn on local machine and AWS EMR.
Medium
Sparkify user churn prediction using Pyspark
Predicting music streaming service user churn on local machine and AWS EMR.
On the convergence of single-call stochastic extra-gradient methods
Authors: Yu-Guan Hsieh, Franck Iutzeler, Jérôme Malick, Panayotis Mertikopoulos
Abstract: Variational inequalities have recently attracted considerable interest in machine learning as a flexible paradigm for models that go beyond ordinary loss function minimization (such as generative adversarial networks and related deep learning systems).
https://arxiv.org/abs/1908.08465
🔗 On the convergence of single-call stochastic extra-gradient methods
Variational inequalities have recently attracted considerable interest in machine learning as a flexible paradigm for models that go beyond ordinary loss function minimization (such as generative adversarial networks and related deep learning systems). In this setting, the optimal $\mathcal{O}(1/t)$ convergence rate for solving smooth monotone variational inequalities is achieved by the Extra-Gradient (EG) algorithm and its variants. Aiming to alleviate the cost of an extra gradient step per iteration (which can become quite substantial in deep learning applications), several algorithms have been proposed as surrogates to Extra-Gradient with a \emph{single} oracle call per iteration. In this paper, we develop a synthetic view of such algorithms, and we complement the existing literature by showing that they retain a $\mathcal{O}(1/t)$ ergodic convergence rate in smooth, deterministic problems. Subsequently, beyond the monotone deterministic case, we also show that the last i
Authors: Yu-Guan Hsieh, Franck Iutzeler, Jérôme Malick, Panayotis Mertikopoulos
Abstract: Variational inequalities have recently attracted considerable interest in machine learning as a flexible paradigm for models that go beyond ordinary loss function minimization (such as generative adversarial networks and related deep learning systems).
https://arxiv.org/abs/1908.08465
🔗 On the convergence of single-call stochastic extra-gradient methods
Variational inequalities have recently attracted considerable interest in machine learning as a flexible paradigm for models that go beyond ordinary loss function minimization (such as generative adversarial networks and related deep learning systems). In this setting, the optimal $\mathcal{O}(1/t)$ convergence rate for solving smooth monotone variational inequalities is achieved by the Extra-Gradient (EG) algorithm and its variants. Aiming to alleviate the cost of an extra gradient step per iteration (which can become quite substantial in deep learning applications), several algorithms have been proposed as surrogates to Extra-Gradient with a \emph{single} oracle call per iteration. In this paper, we develop a synthetic view of such algorithms, and we complement the existing literature by showing that they retain a $\mathcal{O}(1/t)$ ergodic convergence rate in smooth, deterministic problems. Subsequently, beyond the monotone deterministic case, we also show that the last i
A Gentle Introduction to BigGAN the Big Generative Adversarial Network
Generative Adversarial Networks, or GANs, are perhaps the most effective generative model for image synthesis. Nevertheless, they are typically restricted to generating small images and the training process remains fragile, dependent upon specific augmentations and hyperparameters in order to achieve good results.
https://machinelearningmastery.com/a-gentle-introduction-to-the-biggan/
🔗 A Gentle Introduction to BigGAN the Big Generative Adversarial Network
Generative Adversarial Networks, or GANs, are perhaps the most effective generative model for image synthesis. Nevertheless, they are typically restricted to generating small images and the training process remains fragile, dependent upon specific augmentations and hyperparameters in order to achieve good results. The BigGAN is an approach to pull together a suite of recent best …
Generative Adversarial Networks, or GANs, are perhaps the most effective generative model for image synthesis. Nevertheless, they are typically restricted to generating small images and the training process remains fragile, dependent upon specific augmentations and hyperparameters in order to achieve good results.
https://machinelearningmastery.com/a-gentle-introduction-to-the-biggan/
🔗 A Gentle Introduction to BigGAN the Big Generative Adversarial Network
Generative Adversarial Networks, or GANs, are perhaps the most effective generative model for image synthesis. Nevertheless, they are typically restricted to generating small images and the training process remains fragile, dependent upon specific augmentations and hyperparameters in order to achieve good results. The BigGAN is an approach to pull together a suite of recent best …
MachineLearningMastery.com
A Gentle Introduction to BigGAN the Big Generative Adversarial Network - MachineLearningMastery.com
Generative Adversarial Networks, or GANs, are perhaps the most effective generative model for image synthesis.
Nevertheless, they are typically restricted to generating small images and the training process remains fragile, dependent upon specific augmentations…
Nevertheless, they are typically restricted to generating small images and the training process remains fragile, dependent upon specific augmentations…
OpenPose, PNASNet 5 for Pose Classification Competition (Fastai)
I recently competed in a local AI competition where the challenge involved human pose classification with 15 different classes.
https://towardsdatascience.com/openpose-pnasnet-5-for-pose-classification-competition-fastai-dc35709158d0?source=collection_home---4------2-----------------------
🔗 OpenPose, PNASNet 5 for Pose Classification Competition (Fastai)
I recently competed in a local AI competition where the challenge involved human pose classification with 15 different classes.
I recently competed in a local AI competition where the challenge involved human pose classification with 15 different classes.
https://towardsdatascience.com/openpose-pnasnet-5-for-pose-classification-competition-fastai-dc35709158d0?source=collection_home---4------2-----------------------
🔗 OpenPose, PNASNet 5 for Pose Classification Competition (Fastai)
I recently competed in a local AI competition where the challenge involved human pose classification with 15 different classes.
Medium
OpenPose, PNASNet 5 for Pose Classification Competition (Fastai)
I recently competed in a local AI competition where the challenge involved human pose classification with 15 different classes.
Transcribe Live Chess with Machine Learning Part 1
In Part 1 we will create a synthetic dataset in Unity and train a model in Keras to transcribe images of chess positions.
https://towardsdatascience.com/transcribe-live-chess-with-machine-learning-part-1-928f73306e1f?source=collection_home---4------0-----------------------
🔗 Transcribe Live Chess with Machine Learning Part 1
In Part 1 we will create a synthetic dataset in Unity and train a model in Keras to transcribe images of chess positions.
In Part 1 we will create a synthetic dataset in Unity and train a model in Keras to transcribe images of chess positions.
https://towardsdatascience.com/transcribe-live-chess-with-machine-learning-part-1-928f73306e1f?source=collection_home---4------0-----------------------
🔗 Transcribe Live Chess with Machine Learning Part 1
In Part 1 we will create a synthetic dataset in Unity and train a model in Keras to transcribe images of chess positions.
Medium
Transcribe Live Chess with Machine Learning Part 1
In Part 1 we will create a synthetic dataset in Unity and train a model in Keras to transcribe images of chess positions.
+100 AI Cheatsheets
List of Free AI Courses
https://github.com/Niraj-Lunavat/Artificial-Intelligen
🔗 Niraj-Lunavat/Artificial-Intelligence
Awesome AI Learning with +100 AI Cheat-Sheets, Free online Books, Top Courses, Best Videos and Lectures, Papers, Tutorials, +99 Researchers, Premium Websites, +121 Datasets, Conferences, Frameworks...
List of Free AI Courses
https://github.com/Niraj-Lunavat/Artificial-Intelligen
🔗 Niraj-Lunavat/Artificial-Intelligence
Awesome AI Learning with +100 AI Cheat-Sheets, Free online Books, Top Courses, Best Videos and Lectures, Papers, Tutorials, +99 Researchers, Premium Websites, +121 Datasets, Conferences, Frameworks...
Линейная алгебра
00 - Линейная алгебра. О курсе
01 - Линейная алгебра. Линейное (векторное) пространство
02 - Линейная алгебра. Существование решений систем линейных уравнений
03 - Линейная алгебра. Решение систем линейных алгебраических уравнений
04 - Линейная алгебра. Евклидово пространство
05 - Линейная алгебра. Ортогональный базис
06 - Линейная алгебра. Линейные операторы
07 - Линейная алгебра. Определитель и ориентированный объем
08 - Линейная алгебра. Свойства определителя (часть 1)
09 - Линейная алгебра. Свойства определителя (часть 2)
🎥 00 - Линейная алгебра. О курсе
👁 1668 раз ⏳ 69 сек.
🎥 01 - Линейная алгебра. Линейное (векторное) пространство
👁 148 раз ⏳ 1316 сек.
🎥 02 - Линейная алгебра. Существование решений систем линейных уравнений
👁 95 раз ⏳ 1512 сек.
🎥 03 - Линейная алгебра. Решение систем линейных алгебраических уравнений
👁 35 раз ⏳ 2116 сек.
🎥 04 - Линейная алгебра. Евклидово пространство
👁 24 раз ⏳ 1480 сек.
🎥 05 - Линейная алгебра. Ортогональный базис
👁 17 раз ⏳ 2370 сек.
🎥 06 - Линейная алгебра. Линейные операторы
👁 16 раз ⏳ 1948 сек.
🎥 07 - Линейная алгебра. Определитель и ориентированный объем
👁 10 раз ⏳ 2207 сек.
🎥 08 - Линейная алгебра. Свойства определителя (часть 1)
👁 13 раз ⏳ 2671 сек.
🎥 09 - Линейная алгебра. Свойства определителя (часть 2)
👁 44 раз ⏳ 2201 сек.
00 - Линейная алгебра. О курсе
01 - Линейная алгебра. Линейное (векторное) пространство
02 - Линейная алгебра. Существование решений систем линейных уравнений
03 - Линейная алгебра. Решение систем линейных алгебраических уравнений
04 - Линейная алгебра. Евклидово пространство
05 - Линейная алгебра. Ортогональный базис
06 - Линейная алгебра. Линейные операторы
07 - Линейная алгебра. Определитель и ориентированный объем
08 - Линейная алгебра. Свойства определителя (часть 1)
09 - Линейная алгебра. Свойства определителя (часть 2)
🎥 00 - Линейная алгебра. О курсе
👁 1668 раз ⏳ 69 сек.
🎥 01 - Линейная алгебра. Линейное (векторное) пространство
👁 148 раз ⏳ 1316 сек.
🎥 02 - Линейная алгебра. Существование решений систем линейных уравнений
👁 95 раз ⏳ 1512 сек.
🎥 03 - Линейная алгебра. Решение систем линейных алгебраических уравнений
👁 35 раз ⏳ 2116 сек.
🎥 04 - Линейная алгебра. Евклидово пространство
👁 24 раз ⏳ 1480 сек.
🎥 05 - Линейная алгебра. Ортогональный базис
👁 17 раз ⏳ 2370 сек.
🎥 06 - Линейная алгебра. Линейные операторы
👁 16 раз ⏳ 1948 сек.
🎥 07 - Линейная алгебра. Определитель и ориентированный объем
👁 10 раз ⏳ 2207 сек.
🎥 08 - Линейная алгебра. Свойства определителя (часть 1)
👁 13 раз ⏳ 2671 сек.
🎥 09 - Линейная алгебра. Свойства определителя (часть 2)
👁 44 раз ⏳ 2201 сек.
Vk
00 - Линейная алгебра. О курсе
vk.com video
Initializing neural networks
https://www.deeplearning.ai/ai-notes/initialization/
🔗 Initializing neural networks
https://www.deeplearning.ai/ai-notes/initialization/
🔗 Initializing neural networks
deeplearning.ai
AI Notes: Initializing neural networks - deeplearning.ai
In this post, we'll explain how to initialize neural network parameters effectively. Initialization can have a significant impact on convergence in training deep neural networks...
Computer Vision Summer Сamp – летняя школа Intel по компьютерному зрению
С 3 по 16 июля на базе ННГУ им. Н.И. Лобачевского проходила Межвузовская Летняя школа Intel по компьютерному зрению — Computer Vision Summer Camp, в которой приняло участие более 100 студентов. Школа была направлена на студентов технических специальностей нижегородских вузов, которым интересно компьютерное зрение, глубокое обучение, нейронные сети, Intel OpenVINO, OpenCV.
В данной статье мы поделимся тем, как проходил отбор в Школу, что изучали, чем в практической части занимались ребята, а также расскажем о некоторых проектах, представленных на защите.
https://habr.com/ru/company/intel/blog/464579/
🔗 Computer Vision Summer Сamp – летняя школа Intel по компьютерному зрению
С 3 по 16 июля на базе ННГУ им. Н.И. Лобачевского проходила Межвузовская Летняя школа Intel по компьютерному зрению — Computer Vision Summer Camp, в которой пр...
С 3 по 16 июля на базе ННГУ им. Н.И. Лобачевского проходила Межвузовская Летняя школа Intel по компьютерному зрению — Computer Vision Summer Camp, в которой приняло участие более 100 студентов. Школа была направлена на студентов технических специальностей нижегородских вузов, которым интересно компьютерное зрение, глубокое обучение, нейронные сети, Intel OpenVINO, OpenCV.
В данной статье мы поделимся тем, как проходил отбор в Школу, что изучали, чем в практической части занимались ребята, а также расскажем о некоторых проектах, представленных на защите.
https://habr.com/ru/company/intel/blog/464579/
🔗 Computer Vision Summer Сamp – летняя школа Intel по компьютерному зрению
С 3 по 16 июля на базе ННГУ им. Н.И. Лобачевского проходила Межвузовская Летняя школа Intel по компьютерному зрению — Computer Vision Summer Camp, в которой пр...
Хабр
Computer Vision Summer Сamp – летняя школа Intel по компьютерному зрению
С 3 по 16 июля на базе ННГУ им. Н.И. Лобачевского проходила Межвузовская Летняя школа Intel по компьютерному зрению — Computer Vision Summer Camp, в которой пр...
Нейросети и глубокое обучение: онлайн-учебник, послесловие: существует ли простой алгоритм для создания интеллекта?
В данной книге мы фокусировались на основных деталях устройства нейросетей: как они работают, как их можно использовать в задачах распознавания последовательностей. Этот материал возможно непосредственно применять на практике. Но, конечно, одна из причин интереса к НС – надежда, что когда-нибудь они смогут выйти за пределы простого распознавания последовательностей. Возможно, их, или какие-то другие подходы на основе цифровых компьютеров, в итоге можно будет применять для создания думающих машин, способных поспорить с человеческим интеллектом или превзойти его? Эта идея выходит далеко за пределы обсуждаемого в книге материала – или ноу-хау любого человека на планете. Но порассуждать на эту тему всегда интересно.
Было очень много споров по поводу того, могут ли компьютеры в принципе достичь уровня человеческого интеллекта. Я не буду рассматривать этот вопрос. Несмотря на дебаты, я считаю, что не существует серьёзных сомнений в возможности создания разумного компьютера – хотя эта задача может оказаться чрезвычайно сложной, и, возможно, выйти далеко за пределы существующих технологий – а текущие критики однажды окажутся в положении виталистов прошлого.
https://habr.com/ru/post/464735/
🔗 Нейросети и глубокое обучение: онлайн-учебник, послесловие: существует ли простой алгоритм для созда
Содержание Глава 1: использование нейросетей для распознавания рукописных цифр Глава 2: как работает алгоритм обратного распространения Глава 3: ч.1: улучшение с...
В данной книге мы фокусировались на основных деталях устройства нейросетей: как они работают, как их можно использовать в задачах распознавания последовательностей. Этот материал возможно непосредственно применять на практике. Но, конечно, одна из причин интереса к НС – надежда, что когда-нибудь они смогут выйти за пределы простого распознавания последовательностей. Возможно, их, или какие-то другие подходы на основе цифровых компьютеров, в итоге можно будет применять для создания думающих машин, способных поспорить с человеческим интеллектом или превзойти его? Эта идея выходит далеко за пределы обсуждаемого в книге материала – или ноу-хау любого человека на планете. Но порассуждать на эту тему всегда интересно.
Было очень много споров по поводу того, могут ли компьютеры в принципе достичь уровня человеческого интеллекта. Я не буду рассматривать этот вопрос. Несмотря на дебаты, я считаю, что не существует серьёзных сомнений в возможности создания разумного компьютера – хотя эта задача может оказаться чрезвычайно сложной, и, возможно, выйти далеко за пределы существующих технологий – а текущие критики однажды окажутся в положении виталистов прошлого.
https://habr.com/ru/post/464735/
🔗 Нейросети и глубокое обучение: онлайн-учебник, послесловие: существует ли простой алгоритм для созда
Содержание Глава 1: использование нейросетей для распознавания рукописных цифр Глава 2: как работает алгоритм обратного распространения Глава 3: ч.1: улучшение с...
Хабр
Нейросети и глубокое обучение: онлайн-учебник, послесловие: существует ли простой алгоритм для создания интеллекта?
Содержание Глава 1: использование нейросетей для распознавания рукописных цифр Глава 2: как работает алгоритм обратного распространения Глава 3: ч.1: улучшение с...
Kaggle iMet Collection 2019 - FGVC6 — Дмитрий Кустиков
🔗 Kaggle iMet Collection 2019 - FGVC6 — Дмитрий Кустиков
Дмитрий Кустиков рассказывает на английском языке про соревнование Kaggle iMet Collection 2019 - FGVC6, в котором он получил серебро. Из видео вы сможете узнать: - Описание данных и задачи соревнования, интересные факты - Алгоритм решения соревнования по компьютерному зрению для получения высокого места - Сравнение с решением, занявшим первое место - Советы для начинающих: как лучше оформить свой код для соревнований kernel-only типа Узнать о текущих соревнованиях можно на сайте http://mltrainings.ru/
🔗 Kaggle iMet Collection 2019 - FGVC6 — Дмитрий Кустиков
Дмитрий Кустиков рассказывает на английском языке про соревнование Kaggle iMet Collection 2019 - FGVC6, в котором он получил серебро. Из видео вы сможете узнать: - Описание данных и задачи соревнования, интересные факты - Алгоритм решения соревнования по компьютерному зрению для получения высокого места - Сравнение с решением, занявшим первое место - Советы для начинающих: как лучше оформить свой код для соревнований kernel-only типа Узнать о текущих соревнованиях можно на сайте http://mltrainings.ru/
YouTube
Kaggle iMet Collection 2019 - FGVC6 — Дмитрий Кустиков
Дмитрий Кустиков рассказывает на английском языке про соревнование Kaggle iMet Collection 2019 - FGVC6, в котором он получил серебро. Из видео вы сможете узнать:
- Описание данных и задачи соревнования, интересные факты
- Алгоритм решения соревнования по…
- Описание данных и задачи соревнования, интересные факты
- Алгоритм решения соревнования по…
Elon Musk: If You Buy a Tesla Today, You're Buying an Appreciating Asset | AI Podcast Clips
🔗 Elon Musk: If You Buy a Tesla Today, You're Buying an Appreciating Asset | AI Podcast Clips
This is a clip from a conversation with Elon Musk on the Artificial Intelligence podcast. This conversation happened between Elon Musk and I on April 2019, several days before the Tesla Autonomy day. You can watch the full conversation here: http://bit.ly/2Z8vma4 If you enjoy these, consider subscribing, sharing, and commenting below. Full episode: http://bit.ly/2Z8vma4 Full episodes playlist: http://bit.ly/2EcbaKf Clips playlist: http://bit.ly/2JYkbfZ Podcast website: https://lexfridman.com/ai Elon Musk
🔗 Elon Musk: If You Buy a Tesla Today, You're Buying an Appreciating Asset | AI Podcast Clips
This is a clip from a conversation with Elon Musk on the Artificial Intelligence podcast. This conversation happened between Elon Musk and I on April 2019, several days before the Tesla Autonomy day. You can watch the full conversation here: http://bit.ly/2Z8vma4 If you enjoy these, consider subscribing, sharing, and commenting below. Full episode: http://bit.ly/2Z8vma4 Full episodes playlist: http://bit.ly/2EcbaKf Clips playlist: http://bit.ly/2JYkbfZ Podcast website: https://lexfridman.com/ai Elon Musk
YouTube
Elon Musk: If You Buy a Tesla Today, You're Buying an Appreciating Asset | AI Podcast Clips
This is a clip from a conversation with Elon Musk on the Artificial Intelligence podcast. This conversation happened between Elon Musk and I on April 2019, s...
Guide to R and Python in a Single Jupyter Notebook
🔗 Guide to R and Python in a Single Jupyter Notebook
Why choose one when you can use both?
🔗 Guide to R and Python in a Single Jupyter Notebook
Why choose one when you can use both?
Medium
Guide to R and Python in a Single Jupyter Notebook
Why choose one when you can use both?